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    C#のMath.Net Numericsライブラリで奇妙な問題が発生しました。私のコードは最近まで完全に正常に機能していました(何も変わりませんでした)が、重回帰を計算しようとしている行のタイトルからエラーメッセージが表示されています。 各リストには493の二重の値があるので、誰も私がこれらの問題を解決するために何ができるのか知っていますか? Vector<double> vectorArrayB

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    2変量正常症例のMLEアルゴリズムを構築しようとしている場合があります。しかし、私はどこかでエラーがないように見えますが、スクリプトを実行すると警告が表示されます。私はいくつかの最適化機能を試してみた平均vector = (0,0)と共分散matrix = matrix(c(2.2,1.8,1.8,3),2,2) と変量正規分布から 私はサイズのサンプルn個持っている(100で訓練を受けた固定定数

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    私は、標準化係数を計算するために、次のコードを使用しようとしていた 自分で計算し標準化された係数と異なる結果を生成します回帰変数と従属変数を標準化した結果です。 2つの出力は、次のとおりです。 > lm.beta(lm1) income 0.7124308 > lm1e$coef (Intercept) stdincome 619.82365 13.57419 あな

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    は は、私はこのようになります賃金と呼ばれるデータセットを持って言う: wage # A tibble: 935 x 17 wage hours iq kww educ exper tenure age married black south urban sibs brthord meduc <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>

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    現在、私は、デフォルトでは1つのパラメータ、つまり分布の形状(alpha)を受け入れるランダムモジュールのParetovariate()関数を使ってパレート分布のランダムな値を生成することを楽しみにしています。 )、位置パラメータ(Xm)は1と仮定します。 Xmの他の値を考慮したいのですが、Pythonの実装はどうすればよいですか?

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    私はAccessでDAvg関数を使用しています。この関数の構造は次のとおりです。 DAvg (expr , domain , [criteria]) 私の問題は次のとおりです。すべてのフィールドの平均は欲しくない。私は96行のブロックで平均します。 だから、最初に私は、96から192まで、最初の96のレコードの平均をしたいというように... 私は基準フィールドを使用する必要があります知っている

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    私は2台のマシンで製品のさまざまな面を検査しています。だから私はIDを生成する2つのシステムを持つ2つのデータセットを持っていますが、IDは同じ製品が検査されることを指しています。そして、両方のシステムのIDが10個の製品ごとにリセットされます。時にはシステムの1つが間違っていて、IDが生成されていないか、間違ったIDが生成されましただから、データセットは次のようになります。 data set 1